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本文章主要针对论文Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting进行一个解读，并在解读过程中加入个人的一些理解。如有不妥之处，还望各位探讨指正。1.AboutLSTFTask…
本篇论文设计了一种有效的transformer-based模型——Informer，来解决这三大问题。.Informer具有以下三个特点：.self-attention机制，实现了的时空复杂度，且保留了self-attention的很好的对齐性能；.self-attention蒸馏(distilling)通过将级联层输入减半来突出主要注意力...
Informer[1]除了提出在时序问题下使用自注意力蒸馏机制，每层Encdoer都将输入序列的长度减小一半，从而大大减小了Encoder内存开销和计算时间；同时提出在Decoder结构中使用生成式结构，能够一次生成全部预测序列，极大减小了预测耗时。
AAAI最佳论文Informer:效果远超Transformer的神器简介预处理Preliminary与样本生成Step1:Embedding待更新2021/04/02由于Informer主要是在Transformer上的改进，这里不再赘述Transformer的细节，可以参见另外的博文，可以推荐两个。深入理解...
AAAI2021最佳论文《Informer》作者：Transformer最新进展.自2017年，AshishVaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》这篇文章种提出了Transformer模型后，BERT等工作极大地扩展了该模型在NLP等任务上的影响力。.随之，有关Transformer模型的改进和应用逐渐成为人工智能研究的一...
盲猜一波：后面会有大佬把Informer应用在CV中（看看谁比较肝了）注1：文末附【Transformer】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！作者：一元，四品炼丹师原出处：炼丹笔记原文链接：AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！...
论文复现创作者计划在线运行内容版本列表文件数据Fork记录使用资源：4核16GCPU资源使用镜像：Python3.8.5Pytorch1.6.0版本72021/03/0102:44Notebook电力变压器数据集(ETDataset)数据分析...
Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecastingProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence,2021论文代码基于Transformer设计了一个面向长序列时序预测的模型，Informer。该模型具有三个典型的特性：
Informer:最强最快的序列预测神器AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！作者：一元，公众号：炼丹笔记01简介在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测，例如用电使用规划。长序列时间序列预测...
AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！没有卷积！华人博士生首次用两个Transformer构建一个GAN，TransGAN来了！效果远超Transformer！AAAI2021最佳论文Informer：最强最快的序列
AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器!作者:一元,公众号:炼丹笔记01简介在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测,例...
现有对原始Transformer进行改进的工作主要集中在解决上节中所提及的限制(Ⅰ),而限制(Ⅱ)及(Ⅲ)仍旧没有得到很好的解决。为了提高处理LSTF问题时的预测能力,论文提出的Informer实现了良好的效...
Informer:最强最快的序列预测神器01简介在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测,例如用电使用规划。长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有很...
Informer论文的主体依然采取了transformerencoder-decoder的结构。在transformer的基础上,informer做出了诸多提高性能以及降低复杂度的改进。Probsparseattentiona.transformer...
告密者:用于长序列时间序列预测的超越高效变压器(AAAI'21最佳论文)这是以下文章中Informer的原始Pytorch实现:。特别感谢JieqiPeng@建立此存储库。:triangular_flag:新闻(20...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于2011年1月正式上线,以「让人们更好地分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知...
[4]:data_dir='/home/kesci/input/ETDataset2714/ETT-small/ETT-small/'数据介绍¶数据是AAAI2021最佳论文的实验数据集论文地址:[【Informer:BeyondEfficientTransformerforL...
Informer[1]基于自注意力机制中存在的查询稀疏性（attention的长尾分布），选择top-u进行query-key对的部分计算，提出了ProbSparseSelf-Attention替代标准的Self-Attention，将自注...
最终的线性transformer，也就是Linformer，它的性能与标准Transformer模型相当，同时具有更高的内存和时间效率。transformer模型中的主要效率瓶颈是其self-attention机制。在这里，...
Informer论文的主体依然采取了transformerencoder-decoder的结构。在transformer的基础上,informer做出了诸多提高性能以及降低复杂度的改进。Probsparseattentiona.transformer...